常用的数据分析包括计数、定位、共定位、荧光强度、体积、面积、表面积、周长、直径等数据的测量。 经典的图像分析流程可以概括为：图像导入分析软件 → 分割结构信号 → 得到统计数据 实际的图像分析流程往往包括：图像导入分析软件 → 图像预处理 → 分割结构信号 → 批量分析 → 分割结果后处理→ 得到统计数据 → 识别感兴趣结构
原始图像（左）与预处理后的图像（右），图中展示了两种信号（红，绿）的共定位情况（黄） 这些步骤不仅增加了数据分析的工作量，也成为了图像分析初学者的入门障碍——繁多的预处理滤镜选项不仅要求使用者掌握大量的背景知识，其搭配组合的选择也要求使用者熟知各种滤镜的参数调节和效果，以获得期望的效果。在上一期的webinar 中，我们一起学习了机器学习在信号分割工作中的助益——通过直观地描画出个例，来实现全数据的准确分割。在这一期webinar 中，我们将从图像导入到结果输出，更全面地了解数据分析流程及其中多种可能性和人工智能工具的应对方法。 
每个细胞内的颗粒统计结果 5月24号 14:30-15:30，Aivia webinar 系列之四，与你一起图像分析的全流程。等你参加！ 报名方式：
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南希，徕卡生命科学客户成功管理专家2008年毕业于武汉大学生命科学院生物科学专业，具有十余年显微数据分析及市场经验，为亚太地区科研用户提供图像分析解决方案。2021年加入Leica，负责Aivia AI 图像分析软件的产品管理、市场推广及技术支持。 直播回顾 | 掌握Aivia机器学习，轻松精准分析各类图像
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